论最易与最难的适应度函数
神经与进化计算
2018-05-02 v5
摘要
适应度函数的难度是演化计算领域的一个重要研究课题。在理论上，该研究有助于理解演化算法的能力。在实践中，该研究可为基准测试的设计提供指导。本文旨在回答以下研究问题：给定一个适应度函数类，相对于某一演化算法，哪些函数最易？哪些最难？这些函数是如何构造的？本文对这些问题给出了理论解答。针对精英(1+1)演化算法，构造了最易和最难的适应度函数，以最大化具有相同最优值的一类适应度函数。论证了在时间-适应度景观意义上，单峰函数最易，欺骗性函数最难。本文还揭示了，对某一算法最易的适应度函数对另一算法可能变为最难，反之亦然。
引用
@article{arxiv.1203.6286,
title = {On the Easiest and Hardest Fitness Functions},
author = {Jun He and Tianshi Chen and Xin Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1203.6286},
year = {2018}
}